Файл: Методы повышения эффективности работы с вторичной информацией, используемой в маркетинговых исследованиях.pdf

К реализации предложенных нововведений возможно применение проектного подхода [2, с. 33], что позволит разработать единое комплексное решение, направленное на повышение эффективности анализа вторичной информации, в процессе региональных маркетинговых исследований сети АЗС «Лукойл».

В таблице 3.2 представлено описание резюме проекта оптимизации.

Таблица 3.2

Резюме проекта

Таблица составлена по: Основы управления проектами: [учеб. пособие] / Л. Н. Боронина, З. В. Сенук ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015. — 112 с.

Рассмотрим пути решения задач проекта.

В качестве метода решения кадровой проблемы автор предлагает вариант заключения договора по выполнению (производству) работ – договора подряда [1], [25].

К преимуществам заключения договора подряда можно отнести:

• снижение суммы почасовой ставки, выплачиваемой исполнителю маркетингового исследования;
• отсутствие необходимости расширения штата сотрудников компании.

От суммы, выплачиваемой исполнителю работ высчитывается 13% НДФЛ, а также 22% на пенсионное страхование (с выплат, не превышающих 1 150 000 руб. нарастающим итогом с начала года) [28].Учитывая дистанционный характер деятельности в области проведения маркетинговых исследований с использованием вторичной маркетинговой информации, целесообразно заключать договор подряда с условием возможности удаленной работы для исполнителя – кроме того, возможно привлечение удаленных сотрудников из регионов, где средняя заработная плата специалиста в несколько раз ниже значений заработной платы на рынке труда г. Москвы. Так, анализ вакансий, представленных на рекрутинговом портале hh.ru [50] показал, что средняя месячная зарплата специалиста по маркетинговым исследованиям среднего звена в Москве составляет около 70 000 руб., тогда как в регионах средняя зарплата на аналогичной должности составляет примерно 30 000 руб.

Для координации работы сотрудников и эффективного делегирования полномочий следует использовать такой инструмент как матрица функциональной ответственности (применение методики RACI) [35]. Эффективная организация процесса проведения исследования с привлечением сотрудников-аутсорсеров возможна за счет применение методов сетевого планирования [17, с. 149].

В качестве применяемого метода сетевого планирования автор курсовой работы предлагает использовать метод построения диаграммы Ганта [5, с. 23]. Пример созданной диаграммы для рассматриваемого в рамках данного параграфа проекта представлен на рисунке 3.3.

Диаграмма была создана при помощи онлайн-сервиса Smartsheet [51].

Рисунок 3.3 – Диаграмма Ганта проекта локального маркетингового исследования

Диаграмма составлена по: Smartsheet. URL: https://ru.smartsheet.com (дата обращения: 22.06.19).

В целом работа сотрудников-аутсорсеров может быть организована с использованием системы Битрикс24 [24].

Перейдем непосредственно к решению проблемы сбора и анализа вторичной маркетинговой информации для принятия управленческих решений регионального уровня. В качестве источников сбора информации могут выступать:

• данные исследований территориальных органов службы государственной статистики;
• данные из региональных социальных медиа.

Автор предлагает следующий алгоритм сбора и анализа вторичной маркетинговой информации:

1. сбор статистических данных по региону и городу;
2. применение метода текстомайнинга для структурирования вторичной маркетинговой информации;
3. формирование профиля локального территориального рынка сбыта (определение платежеспособности населения, определение количества конкурентных АЗС, определение количества зарегистрированных автомобилистов);
4. сбор данных из социальных медиа (парсинг отзывов, высказываний по ключевым словам; «заправка», «бензин», «топливо» и пр.);
5. формирование выводов о целесообразности расширения сети АЗС «Лукойл» и выхода на конкретный территориальный рынок сбыта;
6. моделирование рисков с применением автоматизированного SWOT-анализа;
7. моделирование стратегии развития с помощью матрицы Ансоффа;
8. определение оптимального местоположения открытия новой АЗС;
9. формулирование выводов, прогнозирование доходов АЗС;
10. формирование отчета о проведении исследования.

В качестве программных средств, оптимизирующих процесс сбора и анализа вторичной маркетинговой информации могут выступать:

• формирование автоматизированной системы WESSWOT на SQL (проведение SWOT-анализа) [8, с. 72];
• формирование базы данных на SQL;
• сервис Brand Analytics для анализа социальных медиа [48];
• сервис STATISTICA Data Miner для структурирования вторичной информации [52].

Для оптимизации процесса работы возможно формирование общей облачной системы доступа к сервисам.

Перейдем к расчету общей стоимости предложенных изменений (табл. 3.3).

Таблица 3.3

Расчет стоимости предлагаемых изменений

Таблица составлена по: STATISTICA Data Miner. URL: http://statsoft.ru/products/STATISTICA_Data_Miner/STATISTICA_Text_Miner (дата обращения: 22.06.19), Brand Analytics. URL: https://br-analytics.ru (дата обращения: 22.06.19), Битрикс24. URL: https://www.bitrix24.ru (дата обращения: 22.06.19), Smartsheet. URL: https://ru.smartsheet.com (дата обращения: 22.06.19).

Таким образом, предлагаемые меры соответствуют заданным в резюме проекта ограничениям.

В таблице 3.4 представлены результаты прогнозируемых финансовых потоков предприятия после внедрения предложенных изменений.

Таблица 3.4

Прогнозирование финансовых потоков (в млрд руб.)

Таблица составлена по: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19), Чистый дисконтированный доход (NPV). Алгоритм расчета в Excel. URL: http://finzz.ru/chistyj-diskontirovannyj-doxod-npv-raschet.html (дата обращения: 22.06.19).

Формула расчета коэффициента дисконтирования, с учетом ожидаемой инфляции и неопределенности (Е=2% − ставка дисконтирования) [45]:

(5)

Таким образом, не было выявлено вероятности получения убытков от реализации проекта. Прогнозируется прирост чистого дисконтированного дохода на 2,02 млрд руб.

Проведем общую оценку окупаемости инвестиций в маркетинговые исследования (ROMI) [46]:

ROMI = *100% (6)

где:

• P – увеличение прибыли предприятия от практического применения результатов маркетинговых исследований;
• Io – стоимость проекта.

ROMI = *100% = 6034,51% (7)

Таким образом, значение показателя окупаемости инвестиций составляет 6034,51%, что свидетельствует о высокой эффективности предлагаемых изменений.

Проведем сценарный анализ эффективности предложенных изменений.

Расчет ожидаемой чистой прибыли за 2019 год в соответствии с вероятностью наступления каждого из трех сценариев [34] представлен в таблице 3.5:

Таблица 3.5

Анализ сценариев проекта

Таблица составлена по: ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19), Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта). URL: http://knigi.news/invest/metod-stsenariev-imitatsionnaya-model-otsenki-17406.html (дата обращения: 22.06.19).

Графически результаты анализа сценариев представлены на рисунке 3.4.

Таким образом, было выявлено, что при любом из рассмотренных сценариев внедрение предложенных изменений принесет предприятию чистую прибыль, вероятности убытков выявлено не было. Математическое ожидание выше у наиболее вероятного сценария.

Рисунок 3.4 – Анализ сценариев проекта

Диаграмма составлена по: Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта). URL: http://knigi.news/invest/metod-stsenariev-imitatsionnaya-model-otsenki-17406.html (дата обращения: 22.06.19).

Рекомендуется практическая реализация предложенных мероприятий.

Рассмотрим результаты, полученные в ходе выполнения третьей главы текущей курсовой работы. В рамках данной части работы был проведен анализ деятельности компании «Лукойл» в области проведения маркетинговых исследований, в том числе с применением вторичной маркетинговой информации. Были выявлены следующие недостатки:

• собираемая специалистами головной компании вторичная информация имеет низкую ценность при попытке принятия управленческих решений на локальном уровне;
• в процессе анализа вторичной информации не используются технологии обработки Big Data;
• отсутствуют специалисты регионального уровня, ответственные за сбор и анализ вторичной маркетинговой информации.

Для решения выделенных проблем был использован проектный подход – автором были сформированы пути решения проблем, образующие между собой систему. Основной упор в формировании рекомендаций сделан на автоматизацию процесса анализа вторичной информации. Вероятности получения убытков выявлено не было.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рассмотрим результаты, полученные в ходе выполнения курсовой работы, целью которой являлось изучение методов анализа вторичной маркетинговой информации в деятельности реального предприятия и формирование рекомендаций по увеличению эффективности её обработки.

Согласно определению Ф. Котлера, маркетинговое исследование – это «систематическое определение круга данных, необходимых в связи со стоящей перед фирмой маркетинговой ситуацией, их сбор, анализ, отчет о результатах». Вид маркетингового исследования и целесообразность использования того или иного вида маркетинговой информации определяет, в первую очередь, предмет исследования, а также цель проведения исследования и имеющиеся у компании ресурсы.

Вторичная маркетинговая информация – это готовые исследования, данные Федеральной службы государственной статистики, данные СМИ, научные статьи, которые могут быть использованы с целью анализа внешней среды компании. Для анализа вторичной маркетинговой информации могут быть применены статистические методы анализа, методы моделирования рисков, методы выставления экспертных оценок, а также многомерные матричные методы.

Объектом исследования в рамках курсовой работы выступила сеть АЗС «Лукойл» под управлением ПАО «Лукойл». Автором курсовой работы была проанализирована вторичная маркетинговая информация, касающаяся деятельности компании. В ходе проведения SWOT-анализа было выявлено:

• компания имеет достаточно большое количество устойчивых конкурентных преимуществ, обеспечивающих ей место в тройке лидеров на российском рынке АЗС;
• компания имеет значительный потенциал к укреплению конкурентной позиции за счет модернизации существующих АЗС;
• компания имеет значительный потенциал к укреплению конкурентной позиции за счет увеличения ассортимента нетопливных услуг.